Vol. 4, No 3, November 2024, Hal: 713-724 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i3.481 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.

## Analisis  Pengenalan  Pola  Pada  Citra  Digital  Untuk  Prediksi  Berat Buah Sawit
Ardi Wijaya 1 , Basofi Rachmadani 1 , Rozali Toyib 1* , Yovi Apridiansyah 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Buah Sawit;
Bobot; Citra; Deteksi Tepi Sobel.

## Keywords:
Palm Fruit; Weight;
Image; Sobel Edge Detection.
Abstrak: Bobot  kelapa  sawit  merupakan  salah  satu  faktor  yang menunjang keberhasilan petani  kelapa sawit dalam mencapai hasil panen  yang  memuaskan.  Informasi  berat  buah  sawit  biasanya diperoleh  dengan  menggunakan  timbangan  tangan  yaitu timbangan  gantung  atau  timbangan  dacin.  Cara  lain  untuk menentukan berat buah sawit adalah dengan menggunakan metode pengolahan  citra.  Pendekatan  ini  didasarkan  pada  metode  deteksi tepi sobel untuk mendeteksi bobot buah sawit. Metode deteksi tepi Sobel adalah teknik dalam pengolahan citra untuk menemukan tepi atau  perubahan  tajam  dalam  intensitas  piksel  pada  citra  dan bertujuan  untuk  menentukan  kontur  buah  sawit  sehingga membantu  dalam  proses  pengukuran  berat.  Pengolahan  citra  ini nantinya  berupa  foto  digital  yang  diolah  untuk  memperoleh informasi berat buah sawit. Selanjutnya dilakukan studi kelayakan, analisis  perhitungan  akurasi  system.  Setelah  rancangan  ini  selesai kemudian  dibandingkan  dan  diuji  dengan  hasil  bobot  buah  sawit yang  diperoleh  dengan  timbangan  Dacin.  Adapun  hasil  dari penelitian ini yang telah diuji pada 50 citra buah sawit dengan jarak pengambilan  gambar  1  meter  menggunakan  kamera  Handphone telah diuji tingkat keberhasilan penelitian menggunakan Precission, Recall,  dan  Accuracy.  Adapun  hasil  yang  didapat  dari Precission, Recall , dan Accuracy dari penelitian ini yaitu Precission sebesar 82%, Recal l sebesar 100%, dan Accuracy 82%.
Abstract: The weight of oil palm is one of the factors that contribute to the success  of  oil  palm  farmers  in  achieving  satisfactory  harvest  results. Typically,  information  on  the  weight  of  palm  fruit  is  acquired  using handheld scales, such as hanging scales or dacin scales. Another method for determining  the  weight  of  palm  fruit  involves  utilizing  image  processing techniques.  This  approach  relies  on  the  Sobel  edge  detection  method  to identify  the  weight  of  palm  fruit.  Sobel  edge  detection  is  an  image processing  technique  used  to  locate  edges  or  abrupt  changes  in  pixel intensity  within  an  image,  aiming  to  outline  the  contour  of  palm  fruit  to facilitate the weight measurement process. This image processing involves transforming digital photos to obtain information on the weight of the palm fruit. Subsequently, a feasibility study is conducted, including an analysis of  system  accuracy  calculations.  Once  the  design  is  completed,  it  is compared and tested against the palm fruit weight results obtained with the Dacin  scales.  The  results  of  this  research,  which  have  been  tested  on  50 images  of  palm  fruit  taken  from  a  distance  of  1  meter  using  a  cellphone camera,  has  undergo  evaluation  for  success  using  Precision,  Recall,  and Accuracy metrics. The results yielded from Precision, Recall, and Accuracy in this research are 82% Precision, 100% Recall, and 82% Accuracy .

## Riwayat Artikel:
Submitted: 9 Maret 2024
Accepted:  25 Juli 2024
Published: 31 Juli 2024
Ardi Wijaya, Basofi Rachmadani, Rozali Toyib, Yovi Apridiansyah
Corresponding Author: Rozali Toyib Email: rozalitoyib@umb.ac.id

## PENDAHULUAN
Perkembangan  dan  produksi  kelapa  sawit  di  wilayah  Provinsi  Bengkulu  menunjukan  bahwa minat  petani  untuk  menanam  kelapa  sawit  cukup  tinggi  dimana  sawit  dianggap  mendatangkan penghasilan  cukup  menguntungkan  bagi  petani,  ini  terbukti  pada  data  tahun  sebelumnya  tanaman sawit tidak merosot seperti pada tahun 2017 sampai  dengan tahun 2019 menunjukan luas areal dan produksi  kelapa  sawit  tumbuh  dari  tahun  ke  tahun,  seluas  205.983  hektar  tahun  2017  menjadi 208.627,11 hektar di tahun 2019 dan 725.494 ton pada tahun 2017 menjadi 738.377 ton pada tahun 2019 (Feni & Marwan, 2023).
Bobot  satu  tandan  buah  sawit  dapat  diketahui  dengan  melalui  tahap  penimbangan,  biasanya untuk  mendapatkan  berat  buah  sawit  diperlukan  timbangan  yang  dimana  sawit  ditimbang  dengan cara manual yaitu menggunakan timbangan dacin atau biasa kita kenal dengan timbangan gantung, Timbangan  dacin  ini  berkapasitas  110  kg  (Rayyan  et  al.,  2022).  Namun,  kenyataannya  di  lapangan menunjukan  untuk  mendapatkan  hasil  berat  sawit  dengan  cara  manual  memakan  waktu  yang  bisa digolongkan  cukup  lama,  terkadang  dengan  melalui  penimbangan  ini  terdapat  kecurangan  dalam penimbangan sehingga berat buah sawit yang tidak sesuai, hal ini menjadi tantangan bagi para petani sawit bagaimana agar bisa menentukan bobot buah sawit dengan cara yang yang lebih fleksibel dan mudah.
Pada  saat  ini,  kemajuan  dalam  teknologi  pengolahan  citra  (Image  Processing)  telah  menarik perhatian  manusia  untuk  dipelajari  sehingga  menjadi  pengetahuan  yang  dapat  diterima  dan dipahami  dalam  kehidupan  sehari-hari  (Jumadi  et  al.,  2021).  Seiring  dengan  kemajuan  saat  ini,  ada perkembangan yang sangat pesat dalam teknologi pengolahan citra, baik dari segi jumlah pengguna maupun jenis teknologi yang digunakan(Trianto et al., 2022)-(Abràmoff et al., 2004)-d alam beberapa tahun  terakhir,  teknologi  pengolahan  citra  digital  telah  menunjukkan  potensi  besar  dalam mendukung berbagai aplikasi di berbagai bidang, termasuk pertanian.
Pada  penelitian  terdahulu  dengan  judul  “Analisa  Metode  Pengukuran  Berat  Badan  Manusia Dengan  Pengolahan  Citra”  didalam  penelitian    ini  pengolahan  citra  digital  digunakan  untuk memecahkan masalah dalam pengukuran berat badan. Pada penelitiannya menghasilkan rancangan berupa  penentuan  berapa  berat  ideal  seseorang  hanya  dengan  menggunakan  foto  (Fauzi  et  al., 2017). Penelitian  serupa  salah  satunya  pada  judul  “ Komparasi Tingkat  Akurasi  Metode Krisch Dan Prewitt Untuk  Pengukuran  Berat  Badan  Manusia  Dengan  Citra  Digital”  berhasil  menggunakan teknologi  pengolahan  citra  dengan  metode Krisch Dan Prewitt untuk  mengenali  objek  serta mengetahui berat badan objek dari gambar(Wijaya et al., 2023)-(Mayangky et al., 2024).
Penelitian  yang  serupa  selanjutnya  dengan  judul  “pengolahan  citra  digital  untuk  penentuan bobot sapi mengunakan metode sobel ” didalam penelitian  ini pengolahan citra digital dengan metode sobel berhasil  menentukan  bobot  sapi  tanpa  harus  menimbang  secara  manual  lagi  (Asahar  Johar, 2022) .  Penelitian  serupa  yaitu  dengan  judul  “pengolahan  citra  digital  untuk  menentukan  bobot  sapi menggunakan  metode  canny  edge  detection”  yang  membedakannya  yaitu  pada  penelitian  kali  ini metode canny edge detection” berhasil berperan dalam menentukan bobot sapi dengan menggunakan media foto saja(Ashari et al., 2019)-(Vishnu et al., 2022).
Penelitian  menentukan  berat  juga  dilakukan  pada  penelitian  dengan  judul  “Perancangan Sistem  Pengolahan  Citra  Untuk  Menentukan  Bobot  Kerbau  Menggunakan  Metode Canny  Edge Detection ”  pada  penelitian  ini  peneliti  langsung  membuat  aplikasi  perangkat  Android  untuk menentukan  bobot  kerbau  dengan  metode  canny  edge  detection  sehingga  dengan  memasukan  foto maka  foto  tersebut  di  proses  oleh  aplikasi  yang  dibuat  dan  menampilkan  berat  dari  foto  kerbau tersebut yang telah diolah dengan metode canny edge detection(Erwin, 2020)-(Abdullah et al., 2019)- (Saputra et al., 2024).

## Analisis Pengenalan Pola Pada Citra Digital Untuk Prediksi Berat Buah Sawit
Dalam  rangka  mencapai  prediksi  berat  buah  sawit,  penggunaan  teknologi  pengolahan  citra menawarkan kemampuan untuk memprediksi berat buah. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa pengolahan citra ini telah  berhasil diterapkan pada beberapa objek, dan pada tanaman kelapa sawit memberikan  landasan  untuk  pengembangan  lebih  lanjut.  Dengan  teknologi  pengolahan  citra menggunakan  metode  deteksi  tepi  sobel  dalam  analisis  citra  digital  buah  sawit,  diharapkan  bahwa penelitian ini dapat memberikan kontribusi pada pemahaman dan prediksi berat buah sawit dengan menggunakan foto tanpa harus menggunakan timbangan dacin lagi.

## METODE
Metode ini menerapkan metode Perancangan penelitian  dengan menggunakan metode deteksi tepi  sobel,  tahapan  ini  di  mulai  dari  tahapan  identifikasi  permasalahan,  pengumpulan  data,  Pre- Processing  citra,  kemudian  dilakukan  tahap  pengujian  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  1  seperti dibawah ini.

## Gambar 1.  Kerangka Kerja Penelitian
Tahapan  yang  pertama  melakukan  Identifikasi  Permasalahan,  di  mana  permasalahan  yang ditemukan  dalam  penelitian  ini  ialah  untuk  mendapatkan  hasil  berat  sawit  dengan  cara  manual memakan  waktu  yang  bisa  digolongkan  cukup  lama,  terkadang  dengan  melalui  penimbangan  ini terdapat  kecurangan  dalam  penimbangan  sehingga  berat  buah  sawit  yang  tidak  sesuai  dan  dimana Pertama,  apakah  deteksi  tepi  sobel  berhasil  mendeteksi  berat  satu  tandan  buah  sawit  dengan menggunakan  media  Citra  Digital.  Kedua  seberapa  tepat  hasil  yang  diberikan  oleh  metode  deteksi tepi  sobel  dalam  memberikan  kembali  informasi  berat  satu  tandan  buah  sawit  dan  kemudian  yang terakhir  yaitu  bagaimana  hasil  perbandingan  yang  di  dapat  dari  timbangan  Dacin  dan  berat  yang didapat melalui pengolahan citra.
Kemudian melakukan tahap pengumpulan data Pada tahap ini peneliti mulai mengumpulkan data yang di perlukan untuk penelitian seperti mengumpulkan citra digital buah sawit yang memiliki variasi berat buah. Buat sawit ditimbang terlebih dahulu menggunakan timbangan timbangan duduk jarum  30kg  sebagai  ganti  timbangan  dacin,  kemudian  citra  digital  di  ambil  dengan  kamera  digital dengan  jarak  1  meter  dalam  pencahayaan  yang  cukup  agar  objek  bisa  terlihat  jelas  dan  nantinya mudah  untuk  terdeteksi.  Pada  saat  pengambilan  citra  digital  buah  sawit  diberikan  alas  berupa  kain agar saat di foto menggunakan kamera digital buah sawit memiliki 1 baground yang sama. Citra satu tandan  buah  sawit  di  ambil  sebanyak  50  sampel  yang  mana  nantinya  50  citra  ini  nantinya  akan  di proses.
Pada  tahap Pre-processing citra  ini  peneliti  mengelola  hasil  dari  citra  digital  satu  tandan  buah sawit kemudian di olah dengan menggunakan metode deteksi tepi sobel.
Metode  sobel  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  dengan  tingkat  persentase  kesalahan yang  kecil.  Prosesnya  adalah  sebagai  berikut:  gambar  yang  dimasukkan  diubah  menjadi  gambar grayscale, dan kemudian pendeteksian tepi digunakan untuk menghasilkan garis tepi. Hasil grayscale adalah gambar warna keabu-abuan, sedangkan pendeteksian tepi menghasilkan gambar hitam-putih. Hasil  dari  deteksi  tepi  ini  harus  menghasilkan  deteksi  tepi  dengan  jelas  dan  nyata.  Metode  deteksi sobel ini sendiri dapat menghasilkan deteksi tepi yang lebih jelas dan nyata(Hasibuan et al., 2020).
Pada  tahap Pre-processing ini  dilakukan  proses  pemisahan  latar  belakang  foto  dengan  objek yang dimana objek pada penelitian kali ini adalah satu tandan buah sawit. Pemisahan latar belakang dengan  objek  ini  masih  menggunakan  cara  manual  dengan  menggunakan  website  penghapus  latar blakang yaitu remove.bg kemudian Citra digital di olah yang awalnya Red, Green, Blue (RGB) kemudian
Ardi Wijaya, Basofi Rachmadani, Rozali Toyib, Yovi Apridiansyah
di  konversi  menjadi  citra  dalam  skala  abu  abu  ( Grayscale ).  Citra      ini  nantinya  hanya  memiliki  satu saluran  warna  yaitu  berkisar  antara  0  (hitam)  hingga  255  (putih).  Setelah  citra  RGB  diubah  ke Grayscale  kemudian  diolah  menggunakan  deteksi  tepi  sobel  untuk  menentukan  kontur  buah  sawit sehingga  membantu  dalam  proses  pengukuran  berat.  Daerah  buah  sawit  yang  telah  melalui  tahap deteksi tepi sobel ini di proses agar bisa mengetahu bobot satu tandan buah sawit dengan di kalikan pixeltokilo.
Kemudian  lanjut  ke  tahap  pengujian  ini  dilakukan  studi  kelayakan,  analisis  perhitungan  dan seberapa  tepat  akurasi  system  yang  di  mana  akan    Melakukan  perbandingan  dimana  selisih  dan akurasi  seluruhnya  dilakukan  dengan  perhitungan Precission,  Recall,  Dan  Accuracy guna  untuk menguji ketepatan metode sobel dalam memprediksi berat Yang dimana nantinya akan memberikan data seberapa tepat akurasi yang didapat kemudian di catat dalam bentuk tabel hasil pengujian.
1. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  adalah  bidang  ilmu  yang  mempelajari  bagaimana  gambar dibentuk,  diproses,  dan  dianalisis  sehingga  menghasilkan  informasi  yang  dapat  dipahami  oleh manusia.  Pengolahan  gambar  adalah  pemrosesan  gambar,  terutama  dengan  menjadi  gambar yang lebih baik dengan bantuan komputer. Defenisi citra adalah gambar atau imitasi dari suatu benda  atau  objek(Siaulhak  et  al.,  2021).  Citra  digital  merujuk  pada  representasi  gambar  yang direpresentasikan dalam bentuk digital, yaitu sebagai kumpulan piksel (elemen gambar terkecil) yang membentuk gambar secara keseluruhan. Pengolahan citra merupakan suatu sistem dimana proses dilakukan dengan masukkan berupa citra dan hasilnya juga berupa citra(Apridiansyah et al., 2023)-(Subandi & Yudhana, 2024).
2. Transformasi warna
Transformasi Ruang Warna adalah metode dari pengolahan citra yang dilakukan untuk memperoleh ruang warna yang beragam dari suatu citra pada sistem koordinat tertentu(Halimah et al., 2022).
a. RGB ( Red, Green, dan Blue )
Berdasarkan  konsep  penambahan  kuat  cahaya  primer,  model  warna  RGB menggunakan warna dasar merah, hijau, dan biru sebagai patokan untuk warna yang dapat digunakan  secara  umum  dan  dapat  diubah  ke  dalam  kode(Adenugraha  et  al.,  2022).  Nilai penskalaan RGB untuk setiap pixel berkisar dari 0 (nol), yang menunjukkan hitam, hingga 255 (dua ratus lima puluh lima), dengan kedalaman warna mulai dari 8 bit (Ibnutama et al., 2023).  Warna  RBG  ini  sering  kali  digunakan  dalam  dunia  digital,  seperti  foto,  layar komputer,  televisi,  dan  perangkat  elektronik  lainnya.  Setiap  warna  dapat  diwakili  oleh campuran intensitas ketiga warna dasar tersebut. Misalnya, jika intensitas merah, hijau, dan biru  semuanya  maksimal,  kita  akan  mendapatkan  warna  putih.  Sebaliknya,  jika  semua intensitas  nol,  kita  akan  mendapatkan  warna  hitam  yang  dimana  artinya  warna  RGB  ini sendiri merupakan warna dasar.
b. Grayscale
Proses  pengolahan  gambar  grayscale  dapat  mengubah  gambar  berwarna  dengan nilai  RGB  menjadi  grayscale (keabuan)(Ardi wijaya et al., 2021). Ciri grayscale adalah citra dengan  satu  nilai  untuk  setiap  pixel,  yang  berarti  nilai  merah  =  hijau  =  biru.  Citra  yang dihasilkan  oleh  operasi  ini  terdiri  dari  warna  abu-abu  dan  mengalami  perubahan  pada warna hitam dengan intensitas terlemah dan warna putih yang paling terang(Renaldo et al., 2022). Pengubahan citra RGB menjadi citra grayscale ini bertujuan untuk menyederhanakan proses perhitungan(Septiarini et al., 2021).
Analisis Pengenalan Pola Pada Citra Digital Untuk Prediksi Berat Buah Sawit
c. Deteksi Tepi Sobel
Sebuah  segmentasi  citra  digital  atau  biasa  disebut  dengan  "deteksi  tepi"  bertujuan untuk  mengidentifikasi  garis  tepi  objek  dalam  gambar  atau  bagian  yang  menjadi  detail gambar(Wijaya & Franata, 2020)-(Vincent & Folorunso, 2009)-(Vinista & Milton, 2019). Pada penelitian  kali  ini  deteksi  tepi  menggunakan  sobel  untuk  melakukan  proses  pengolahan citra.
Metode  sobel  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  dengan  tingkat  persentase kesalahan  yang  kecil.  Prosesnya  adalah  sebagai  berikut:  gambar  yang  dimasukkan  diubah menjadi gambar grayscale, dan kemudian pendeteksian tepi digunakan untuk menghasilkan garis tepi. Hasil grayscale adalah gambar warna keabu-abuan, sedangkan pendeteksian tepi menghasilkan  gambar  hitam-putih.  Hasil  dari  deteksi  tepi  ini  harus  menghasilkan  deteksi tepi  dengan  jelas  dan  nyata.  Metode  deteksi  sobel  ini  sendiri  dapat  menghasilkan  deteksi tepi  yang  lebih  jelas  dan  nyata  (Alima  Hakkon  Hasibuan,  dkk  2020)-(Mohammad  et  al., 2007).
3. Matlab 2017b
Matlab  atau  (Matrix  Laboratory)  yang  merupakan  produk    komersial  dari  perusahaan Mathworks,  Inc.,  adalah  program  untuk  analisis  dan  komputasi  numerik  yang  merupakan bahasa  pemrograman  matematika  lanjutan  yang  dibangun  dengan  dasar  pemikiran menggunakan  sifat  dan  bentuk  matriks.  Matlab  telah  menjadi  aplikasi  yang  sangat  berguna untuk  menyelesaikan  tugas  yang  berkaitan  dengan  pengolahan  aljabar  linier  dan  kalkulasi matematis  lainnya.  Matlab  juga  memiliki  banyak  fungsi  built-in  yang  sangat  membantu  dalam menyelesaikan tugas yang biasanya sulit dalam pengelolahan angka, khususnya yang berkaitan dengan perhitungan numerik yang berbasis matriks (Fatwa et al., 2022)
4. Jumlah Data
Data    yang  diambil  berupa  foto  satu  tandan  buah  sawit  yang  di  ambil  sebanyak  50  foto, Pengambilan  data  sebanyak  50  foto  satu  tandan  buah  sawit  dalam  penelitian  skripsi  ini dilakukan dengan alasan yang cermat dan terstruktur, mengacu pada berapa banyak data yang diambil dari jurnal terkait(Armanto et al., 2024).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun hasil penelitian dari prediksi berat buah sawit menggunakan metode deteksi tepi sobel ini adalah sebagai berikut:
1. Dapat menentukan berat buah sawit melalui pengolahan citra dengan membaca citra digital dan  membandingkan  berat  yang  di  dapat  dari  timbangan  manual  (dacin)  dan  berat  yang didapat melalui pengolahan citra.
2. Data  yang  digunakan  pada  aplikasi  ini  adalah  foto  digital  satu  tandan  buah  sawit,  pada penelitian  ini  foto  digital  yang  digunakan  sebanyak  50  foto  dengan  jarak  pengambilan  foto sejauh 1 meter.
3. Dapat menerapkan metode deteksi tepi Sobel untuk menentukan berat buah sawit.
Adapun program yang di buat dalam menentukan berat satu tandan buah sawit yaitu:
1. Tahap  pertama  yaitu  melakukan  pengambilan  dataset  yang  pertama  dilakukan  penimbangan manual dimana bertujuan untuk mengetahui berat asli dari satu tandan buah sawit, adapun alat yang  di  gunakan  untuk  mengetahui  berat  buah  sawit  dengan  menggunakan  timbangan  datar dengan maksimal berat 30 kg seperti gambar 2. Setelah mengetahui berat buah sawit kemudian satu  tandan  buah  sawit  dilakukan  tahap  pengambilan  foto  dengan  jarak  1  meter  yang  dimana buah  sawit  diberi  alas  berupa  kain  1  warna  yang  berwarna  hijau  yang  bertujuan  untuk  fokus terhadap objek buah sawit seperti gambar 3.
Ardi Wijaya, Basofi Rachmadani, Rozali Toyib, Yovi Apridiansyah

## Gambar 2. Penentuan Berat Asli Sebanyak 50 Foto
Gambar 3. Citra Satu Tandan Buah Sawit Yang Di Foto Dengan Jarak 1 Meter
2. Tahap berikutnya yaitu memproses citra awalnya menghapus latar belakang atau baground foto menggunakan  website  online  yaitu  remove.bg  baru  kemudian  di  proses  dengan  menggunakan Aplikasi  matlab  dengan  menggunakan  deteksi  tepi  sobel  untuk  mengetahui  berat  buah  sawit dengan mengubah yang awalnya mempunyai warna RGB, diubah ke Grayscale baru kemudian di deteksi dengan menggunakan deteksi tepi sobel yang kemudian dilakukan perhitungan dengan rumus asumsi sehingga mendapatkan berat buah sawit
Adapun citra yang telah melalui tahap deteksi tepi sobel bias kita lihat seperti gambar 4.
Gambar 4. Citra Yang Telah Melalui Tahap Deteksi Tepi Sobel
Untuk  mengetahui  berat  buah  sawit  melalui  foto  disini  peneliti  menggunakan  perhitungan  asumsi yaitu 1 piksel setara dengan 0.001 yang di mana 0.001 ini di dapat dari perhitungan sebagai berikut :
Analisis Pengenalan Pola Pada Citra Digital Untuk Prediksi Berat Buah Sawit
Gambar 5. Citra 1 Yang Telah Melakukan Tahap Deteksi Tepi Sobel
Dari  gambar  5  diketahui    buah  sawit  yang  telah  melakukan  tahap  pengolahan  citra  dari  foto  1 memiliki piksel sebanyak 900 dan berat yang didapat dari proses penimbangan dengan menggunakan timbangan Datar yaitu 9 kg maka dapat di rumuskan sebagai berikut :
A=  (Berat Fisik)/(Jumlah Piksel)= ⋯ kg/piksel
A=(0,9 kg)/(900 piksel)=0,001 kg/piksel
Dari perhitungan di atas A disini berarti asumsi, jadi nilai asumsi yang di dapat yaitu 1 piksel setara dengan 0,001.
3. Setelah  mengetahui  nilai  asumsi  kemudian  ke  50  citra  satu  tandan  buah  sawit  di  proses  untuk mengetahui berat buah, adapun hasil berat buah yang di dapat bisa dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Berat Yang Didapat Melalui Tahap Deteksi Tepi Sobel
Ardi Wijaya, Basofi Rachmadani, Rozali Toyib, Yovi Apridiansyah
Dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui  akurasi  dan  selisih  dari  setiap  citra  menggunakan perhitungan  akurasi  dan  perhitungan  selisih  mutlak  (Absolute  Difference),  adapun  perhitungannya yaitu:
Untuk  menentukan selisih  menggunakan perhitungan nilai yang lebih besar di kurang dengan  nilai yang lebih kecil yaitu:
Selisih mutlak = a - b atau b – a Selisih mutlak = 9 – 8,469= 0.531
Untuk menentukan akurasi dari setiap citra menggunakan perhitungan akurasi yaitu :
Tabel 1. Hasil Prediksi Selisih dan Akurasi
Data • Berat Buah Sawit (Kg) Selisih Akurasi (%) Jarak (m) Dacin Sobel • Citra 1 9 8,469 0.531 94.1 1 • Citra 2 8,5 9.578 1,078 87,3 1 • Citra 3 10 9.163 0,837 91.63 1 • Citra 4 11 10.087 0,913 91,7 1 • Citra 5 7 7.622 0,622 91,1 1 • Citra 6 7,3 8.072 0,772 89,4 1 • Citra 7 14,5 11.453 3,047 78,9 1 • Citra 8 13 9.536 3,464 73,3 1 • Citra 9 14,8 10.994 3,806 74,2 1 • Citra 10 3,7 3.907 0,207 94,4 1 • Citra 11 17,6 9.816 7,784 55,7 1 • Citra 12 7,3 7.567 0,267 96,3 1 • Citra 13 4 4.546 0,546 86,3 1 • Citra 14 14,8 8.564 6,236 57,8 1 • Citra 15 10 7.549 2,451 75,4 1 • Citra 16 8,4 7.269 1,131 86,5 1 • Citra 17 6,4 7.385 0,985 84,6 1 • Citra 18 4,6 5.21 0,61 86,7 1 • Citra 19 9 9.657 0,657 92,7 1 • Citra 20 4,4 4.86 0,46 89,5 1 • Citra 21 7 6.842 0,158 97,7 1 • Citra 22 7,2 6.375 0,825 88,5 1 • Citra 23 8,4 7.547 0,853 89,8 1 • Citra 24 10 8.222 1,778 82,2 1 • Citra 25 4,6 4.998 0,398 91,3 1 • Citra 26 7,3 7.571 0,271 96,2 1 • Citra 27 7 7.029 0,029 99,5 1 • Citra 28 3,8 4.069 0,269 92,9 1 • Citra 29 3,7 4.202 0,502 86,4 1 • Citra 30 7 6.084 0,916 86,9 1 • Citra 31 3,5 4.097 0,597 82,9 1 • Citra 32 7,2 6.927 0,273 96,2 1 • Citra 33 4,2 4.331 0,131 96,8 1

## Analisis Pengenalan Pola Pada Citra Digital Untuk Prediksi Berat Buah Sawit
Pada  tabel  1  kemudian  di  hitung  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  penelitian  ini  maka akan digunakan 3 parameter yaitu dengan aktifitas precission, recall, dan accuracy . Berikut: Perhitungan Precission :
Perhitungan Recall :
Perhitungan Accuracy :
Keterangan : TP: True Positif TN: True Negativ FN: False Positif FN: False Negative
Maka hasil Presentase tingkat keberhasilan dari perhitungan precission, recall, dan accuracy yaitu:
Data • Berat Buah Sawit (Kg) Selisih Akurasi (%) Jarak (m) Dacin Sobel • Citra 34 4,5 5.035 0,535 88,1 1 • Citra 35 7,2 8.088 0,888 87,6 1 • Citra 36 6,2 6.76 0,56 90,9 1 • Citra 37 7,1 7.378 0,278 93,1 1 • Citra 38 4,5 5.39 0,89 80,2 1 • Citra 39 6,1 6.75 0,65 89,3 1 • Citra 40 7,1 7.588 0,488 93,1 1 • Citra 41 10 8.404 1,596 84 1 • Citra 42 7,2 7.894 0,694 90,3 1 • Citra 43 8,4 7.127 1,273 84,8 1 • Citra 44 4,2 4.846 0,646 84,6 1 • Citra 45 9 7.123 1,877 79,1 1 • Citra 46 13,2 8.685 4,515 65,7 1 • Citra 47 10,6 10.305 0,295 97,2 1 • Citra 48 12,4 7.395 5,005 59,6 1 • Citra 49 4,3 5.05 0,75 82,5 1 • Citra 50 10 9.365 0,635 93,6 1
Ardi Wijaya, Basofi Rachmadani, Rozali Toyib, Yovi Apridiansyah
Tabel 2. Hasil Perhitungan Precission, Recall, Dan Accuracy Perhitungan Hasil Precission 82% Recall 100% Accuracy 82%

## KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  penulis  mengambil  kesimpulan bahwa  analisis  deteksi  tepi  sobel  dalam  memprediksi  satu  tandan  buah  sawit  melalui  foto  digital dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  desktop  yaitu  Matlab  2017b  dan  menggunakan metode  deteksi  tepi  sobel.  Dimana  pada  penelitian  ini  telah  melakukan  pengujian  sebanyak  50  citra berupa  satu  tandan  buah  sawit  yang  diambil  dengan  jarak  1  meter  maka  dengan  menggunakan deteksi  tepi  sobel  peneliti  berhasil  mendapatkan  berat  satu  tandan  buah  sawit  melalui  proses pengolahan citra yang kemudian dapat diperoleh tingkat ketepatan atau Precission sebesar 82% dan tingkat  Accuracy  keberhasilan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  yang  aktual  yang  diberikan  oleh system adalah sebesar 82%.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  A.,  Ali,  M.,  &  Jawad,  H.  (2019).  Evaluation  of  the  Performance  of  Kirsch  and  Robinson Methods  on  Different  Color  Spaces. International  Journal  of  Simulation:  Systems,  Science  & Technology , 1 – 9. https://doi.org/10.5013/ijssst.a.20.04.05
Abràmoff,  M.  D.,  Magalhães,  P.  J.,  &  Ram,  S.  J.  (2004).  Image  processing  with  imageJ. Biophotonics International , 11 (7), 36 – 41. https://doi.org/10.1201/9781420005615.ax4
Adenugraha,  S.  P.,  Arinal, V.,  & Mulyana,  D.  I.  (2022).  Klasifikasi  Kematangan  Buah  Pisang  Ambon Menggunakan  Metode  KNN  dan  PCA  Berdasarkan  Citra  RGB  dan  HSV. Jurnal  Media Informatika Budidarma , 6 (1), 9. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3287
Apridiansyah,  Y.,  Putra,  E.  D.,  Diana,  D.,  &  Pratama,  A.  C.  (2023).  Segmentasi  Warna  Kulit Menggunakan  Ruang  Warna  YCBCR  Untuk  Deteksi  Wajah  Manusia. Jurnal  Media  Infotama ,
19 (1), 205 – 210. https://doi.org/10.37676/jmi.v19i1.3808
Armanto,  D.  Y.,  Hudjimartsu,  S.  A.,  &  Hermawan,  E.  (2024).  Identifikasi  Perhitungan  Pohon  Kelapa Sawit  Otomatis  Dengan  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8 (3), 2648-2654.
Ashari,  Latif,  N.,  &  Astuti,  A.  (2019).  Pengolahan  Citra  Digital  Untuk  Menentukan  Bobot  Sapi
Menggunakan  Metode  Canny  Edge  Detection. Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer , 5 (1),  1 – 6. https://doi.org/10.35329/jiik.v5i1.24
Erwin. (2020). Perancangan Sistem Pengolahan Citra Untuk Menentukan Bobot Kerbau Menggunakan Metode  Canny  Edge  Detection  Erwin. Jurnal  Majalah  Ilmiah  Informasi  Dan  Teknologi  Ilmiah (INTI) , 7 (2), 175 – 181.
Fatwa, M., Rizki, R., Sriwinarty, P., & Supriyadi, E. (2022). Pengaplikasian Matlab pada Perhitungan Matriks. Papanda Journal of Mathematics and Science Research , 1 (2), 81 – 93.
https://doi.org/10.56916/pjmsr.v1i2.260
Fauzi,  H.,  Rahman,  F.,  Azhar,  T.  N.,  Ayudina,  N.,  &  Dwiatmaja,  R.  (2017).  Analisa  Metode Pengukuran  Berat  Badan  Manusia  Dengan  Pengolahan  Citra. Teknik , 38 (1),  35. https://doi.org/10.14710/teknik.v38i1.12663

## Analisis Pengenalan Pola Pada Citra Digital Untuk Prediksi Berat Buah Sawit
Feni,  R.,  &  Marwan,  E.  (2023).  Perkembangan  Luas  Areal  dan  Produksi  Sawit  serta  Pengaruhnya Terhadap  PDRB  Sub  Sektor  Perkebunan  Propinsi  Bengkulu. Jurnal  Sosial  Ekonomi  Pertanian , 19 (2), 139 – 152. https://doi.org/10.20956/jsep.v19i2.21718
Halimah,  M.,  Rahim,  S.  Q.,  Burara,  A.,  Sari,  Y.  P.,  &  Rosyani,  P.  (2022).  Implementasi  Sistem Pendeteksi Kematangan Buah Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HSI. OKTAL: Jurnal Ilmu Komputer dan Sains, 1 (01), 72-76.
Hasibuan,  A.  H.,  Zebua,  T.,  &  Hondro,  R.  K.  (2020).  Penerapan  Metode  Sobel  Edge  Detection  dan Image  Processing  Untuk  Mengetahui  Diameter  Apel  Fuji  Menggunakan  Aplikasi  Matlab. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 7 (3), 450-454. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i3.2261
Ibnutama, K., Suryanata, M. G., Putri, R. O., & Al Hafiz, A. (2023). Seleksi Tingkat Kematangan Citra Buah  Belimbing  Menggunakan  Ruang  Warna  CMYK. Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains Manajemen Informatika Dan Komputer) , 22 (2), 302. https://doi.org/10.53513/jis.v22i2.8356
Jumadi,  J.,  Yupianti,  Y.,  &  Sartika,  D.  (2021).  Pengolahan  Citra  Digital  Untuk  Identifikasi  Objek Menggunakan  Metode  Hierarchical  Agglomerative  Clustering. JST  (Jurnal  Sains  Dan Teknologi) , 10 (2), 148 – 156. https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v10i2.33636
Johar,  A.,  Vatresia,  A.,  &  Faurina,  R.  (2022).  Pengolahan  Citra  Digital  Untuk  Penentuan  Bobot  Sapi Mengunakan  Metode  Sobel. Just  IT:  Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  dan  Komputer,
12 (2), 16-26.
Mayangky, N. A., Merlina, N., Prasetyo, A., Amelia, D., Irsictia, M., & Putri, M. (2024). Analyzing The Comparative  Methods  Of  Prewitt  ,  Robinson  ,  Krisch  And  Roberts  In  Detecting  The  Edges  Of  Rice Leaves . 21 (1), 37 – 43.
Mohammad,  E.,  Jasim  Mohammad,  E.,  JawadKadhim,  M.,  Ibrahim  Hamad,  W.,  Yasser  Helyel,  S., Khalid  Shakir  Al-Kazraji,  F.,  &  Musa  HadeeAbud,  A.  (2007).  Study  Sobel  Edge  Detection Effect on the ImageEdges Using MATLAB. International Journal of Innovative Research in Science,
Engineering and Technology (An ISO , 3297 (October). www.ijirset.com
Rayyan,  T.,  Sinuhaji,  F.,  & Diponegoro,  U.  (2022). Proses  Pengolahan  Tandan  Buah  Segar  DI  PKS  Sawit Seberang  PT.  Perkebunan  Nusantara II  “Perhitungan  Neraca  Massa  dan  Neraca  Energi  Unit Digester.” March . https://doi.org/10.13140/RG.2.2.25062.91209
Renaldo,  E.,  Pratama,  M.  F.  R.,  &  Prasetya,  F.  (2022).  Operasi  Titik  Pada  Pengolahan  Citra  Digital Untuk Matlab. Mdp Student Conference (Msc) , 200 – 205.
Saputra,  A.  I.,  Weni,  I.,  &  Khaira,  U.  (2023).  Implementasi  Metode  Convolutional  Neural  Network Untuk Deteksi  Penyakit Pada Tanaman Kopi Arabika Melalui Citra Daun Berbasis Android.
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4 (1), 41-51.
https://doi.org/10.51454/decode.v4i1.231
Septiarini,  A.,  Rizqi  Saputra,  Andi  Tejawati,  &  Masna  Wati.  (2021).  Deteksi  Sarung  Samarinda Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Pengolahan Citra. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5 (5), 927 – 935. https://doi.org/10.29207/resti.v5i5.3435
Siaulhak, S., Saruman, A. S., & Susilawati, F. E. (2021). Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK)
2021 Deteksi Pengurangan Noise pada Citra Digital menggunakan Metode Frequency Domain Code Matlab. Proceeding KONIK (Konferensi Nasional Ilmu Komputer) , 5 , 550 – 560.
Subandi,  R.,  &  Yudhana,  A.  (2024).  Pre-Processing  Pada  Klasifikasi  Citra  Medis  Pneumonia. Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi , 4 (1), 86 – 93. https://doi.org/10.51454/decode.v4i1.198
Trianto, G. A., Sinaga, F. J., Marzuki, M. F., & Qorni, Q. Al. (2022). Operasi Opening dan Closing pada Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab. Mdp Student Conference (Msc) , 104 – 110.
Ardi Wijaya, Basofi Rachmadani, Rozali Toyib, Yovi Apridiansyah
Vincent,  O.,  &  Folorunso,  O.  (2009).  A  Descriptive  Algorithm  for  Sobel  Image  Edge  Detection.
Proceedings of the 2009 InSITE Conference . https://doi.org/10.28945/3351
Vinista,  P.,  &  Milton,  M.  (2019).  A  Novel  Modified  Sobel  Algorithm  for  Better  Edge  Detection  of Various Images. International Journal of Emerging Technologies in Engineering Research (IJETER) , 7 (3), 25 – 31.
Vishnu, K. G., Bhageerath, K. E., & Pallanti, A. V. (2022). A Comparative Analysis Of Edge Detection Techniques For Processing Of A Video Signal. International Journal of Advanced Networking and Applications , 13 (04), 5029 – 5036. https://doi.org/10.35444/ijana.2022.13403
Wijaya,  A.,  Aryanto,  Y.  M.,  Apridiansyah,  Y.,  David,  N.,  Veronika,  M.,  &  Info,  A.  (2023). Komparasi Tingkat Akurasi Metode Krisch Dan Prewitt Untuk Pengukuran Berat Badan Manusia Dengan Citra Digital . 06 (03), 442 – 450.
Wijaya,  A.,  &  Franata,  H.  (2020).  Peningkatan  Hasil  Segmentasi  Deteksi  Tepi  Menggunakan Morphology Pada Pengolahan Citra. Jukomika - (Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 3 , 2655 – 2755.
Wijaya,  A.,  Rahayu,  P.,  &  Toyib,  R.  (2021).  Analisis  Algoritma  Shi-Tomasi  Dalam  Pengujian  Citra Senyum  Pada  Wajah  Manusia. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  5 (6), 1036-1043. https://doi.org/10.29207/resti.v5i6.3496